REDUÇÃO DA ANSIEDADE EM PACIENTES PALIATIVOS ATRAVÉS DO OLHAR DA ACUPUNTURA – REVISÃO INTEGRATIVA
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: verificar na literatura científica o impacto da acupuntura para minimizar a ansiedade de pacientes em cuidados paliativos. Método: Revisão integrativa, realizada nas bases de dados Pubmed, Cochrane, Lilacs, Scielo e BVS salud, com recorte temporal de 2012 a 2022. Os descritores anxiety, palliative care, palliative therapy, palliative suportive care, palliative treatment e acupuncture foram combinados entre si para garantir a ampla busca de estudos primários. Resultado: dos 40 artigos, 15 duplicados, 10 foram excluídos por leitura flutuante, 15 foram lidos na íntegra e 10 excluídos, os critérios de inclusão idioma português e inglês, apenas artigos disponibilizados gratuitamente e exclusão revisões de literatura, manuais, cartas, dissertações, teses, editorias, que não responderam à pergunta da pesquisa e duplicados. Discussão: dos 5 artigos selecionados, todos referiram impacto na diminuição do sintoma de ansiedade em pacientes em cuidados paliativos, porém, dois deles não foram capazes de afirmar a eficiência plena da acupuntura, por usar concomitante outras práticas, indicando a necessidade de mais estudos. Conclusão: permitiu-se identificar potencialidades e deficiências nesta revisão, a qual possui uma limitação da amostra, devido a todos os estudos avaliados retratarem pacientes oncológicos, contudo, denotam um impacto na minimização dos sintomas ansiosos em pacientes paliativos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".